Гібридний алгоритм спектрального зондування для когнітивного радіо в радіосистемі 6G

Автор(и)

  • Нішант Гаур Університет JECRC, Джайпур, Індія https://orcid.org/0000-0002-2819-1465
  • Ніді Гоур Університет JECRC, Джайпур, Індія
  • Хіманшу Шарма Університет JECRC, Джайпур, Індія

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347023050023

Ключові слова:

6G, зондування спектру, гібридний алгоритм, узгоджений фільтр, детектування енергії, періодично стаціонарний

Анотація

У статті висвітлюються потенційні переваги запропонованого гібридного алгоритму для 6G. Можливість адаптації алгоритму враховує динамічні спектральні характеристики роботи 6G, забезпечуючи плавний перехід між різними спектральними станами. Гібридний підхід є перспективним для покращення використання спектру, зменшення перешкод і оптимізації загальної ефективності роботи системи зв’язку. Оскільки технологія 6G розвивається, застосування методів детектування енергії та періодично стаціонарного зондування спектру за допомогою гібридного алгоритму дає можливість отримати інноваційні методи, які можуть сформувати майбутнє безпроводового зв’язку, відкриваючи потенціал для покращеного зв’язку, ефективності та взаємодії з користувачем. За допомогою звичайних алгоритмів зондування спектру проаналізовано та проведено порівняння декількох параметрів, таких як ймовірність виявлення (Pd), ймовірність хибної тривоги (Pfa), ймовірність бітових помилок (BER) і спектральна густина потужності (PSD). За результатами доведено, що запропоновані гібридні алгоритми мають значну ефективність детектування при низькому співвідношенні сигнал/шум (SNR).

Посилання

Q. Wu, W. Wang, Z. Li, B. Zhou, Y. Huang, X. Wang, “SpectrumChain: a disruptive dynamic spectrum-sharing framework for 6G,” Sci. China Inf. Sci., vol. 66, no. 3, p. 130302, 2023, doi: https://doi.org/10.1007/s11432-022-3692-5.

A. Kumar, M. A. Albreem, M. Gupta, M. H. Alsharif, S. Kim, “Future 5G network based smart hospitals: Hybrid detection technique for latency improvement,” IEEE Access, vol. 8, pp. 153240–153249, 2020, doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3017625.

A. Ivanov, K. Tonchev, V. Poulkov, A. Manolova, “Probabilistic spectrum sensing based on feature detection for 6G cognitive radio: A survey,” IEEE Access, vol. 9, pp. 116994–117026, 2021, doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3106235.

A. Kumar, J. Venkatesh, N. Gaur, M. H. Alsharif, A. Jahid, K. Raju, “Analysis of hybrid spectrum sensing for 5G and 6G waveforms,” Electronics, vol. 12, no. 1, p. 138, 2022, doi: https://doi.org/10.3390/electronics12010138.

P. Deepanramkumar, N. Jaisankar, “BlockCRN-IoCV: Secure spectrum access and beamforming for defense against attacks in mmWave massive MIMO CRN in 6G Internet of connected vehicles,” IEEE Access, vol. 10, pp. 74220–74243, 2022, doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3187745.

Z. Wei et al., “Integrated sensing and communication signals toward 5G-A and 6G: A survey,” IEEE Internet Things J., vol. 10, no. 13, pp. 11068–11092, 2023, doi: https://doi.org/10.1109/JIOT.2023.3235618.

C. Chaccour, M. N. Soorki, W. Saad, M. Bennis, P. Popovski, M. Debbah, “Seven defining features of terahertz (THz) wireless systems: A fellowship of communication and sensing,” IEEE Commun. Surv. Tutorials, vol. 24, no. 2, pp. 967–993, 2022, doi: https://doi.org/10.1109/COMST.2022.3143454.

K. Kockaya, I. Develi, “Spectrum sensing in cognitive radio networks: threshold optimization and analysis,” EURASIP J. Wirel. Commun. Netw., vol. 2020, no. 1, p. 255, 2020, doi: https://doi.org/10.1186/s13638-020-01870-7.

A. Kumar, M. K. Sharma, K. Sengar, S. Kumar, “NOMA based CR for QAM-64 and QAM-256,” Egypt. Informatics J., vol. 21, no. 2, pp. 67–71, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.eij.2019.10.004.

A. Kumar, J. Venkatesh, N. Gaur, M. H. Alsharif, P. Uthansakul, M. Uthansakul, “Cyclostationary and energy detection spectrum sensing beyond 5G waveforms,” Electron. Res. Arch., vol. 31, no. 6, pp. 3400–3416, 2023, doi: https://doi.org/10.3934/era.2023172.

A. Kumar, P. NandhaKumar, “OFDM system with cyclostationary feature detection spectrum sensing,” ICT Express, vol. 5, no. 1, pp. 21–25, 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.icte.2018.01.007.

A. Martian, M. J. A. Al Sammarraie, C. Vlădeanu, D. C. Popescu, “Three-event energy detection with adaptive threshold for spectrum sensing in cognitive radio systems,” Sensors, vol. 20, no. 13, p. 3614, 2020, doi: https://doi.org/10.3390/s20133614.

J. Lorincz, I. Ramljak, D. Begusic, “Algorithm for evaluating energy detection spectrum sensing performance of cognitive radio MIMO-OFDM systems,” Sensors, vol. 21, no. 20, p. 6881, 2021, doi: https://doi.org/10.3390/s21206881.

M. Chaitra, S. Sinha, “Spectrum sensing in cognitive radio using energy detection: Comprehensive analysis,” in Proceedings of the Fist International Conference on Advanced Scientific Innovation in Science, Engineering and Technology, ICASISET 2020, 16-17 May 2020, Chennai, India, 2021, doi: https://doi.org/10.4108/eai.16-5-2020.2303966.

M. K. Giri, S. Majumder, “Cooperative spectrum sensing using extreme learning machines for cognitive radio networks,” IETE Tech. Rev., vol. 39, no. 3, pp. 698–712, 2022, doi: https://doi.org/10.1080/02564602.2021.1896979.

А. Кумар, “Уменьшение PAPR системы FBMC гибридным и k-гибридным методами,” Известия вузов. Радиоэлектроника, vol. 62, no. 10, pp. 593–601, 2019, doi: https://doi.org/10.20535/S0021347019100029.

X. Fang, W. Feng, Y. Chen, N. Ge, Y. Zhang, “Joint communication and sensing toward 6G: Models and potential of using MIMO,” IEEE Internet Things J., vol. 10, no. 5, pp. 4093–4116, 2023, doi: https://doi.org/10.1109/JIOT.2022.3227215.

А. Кумар, Х. Ратор, “Модифицированный метод DSLM для уменьшения PAPR в системах с FBMC,” Известия вузов. Радиоэлектроника, vol. 62, no. 8, pp. 496–502, 2019, doi: https://doi.org/10.20535/S0021347019080053.

BER для релеївського каналу

Опубліковано

2023-05-30

Як цитувати

Гаур, Н., Гоур, Н., & Шарма, Х. (2023). Гібридний алгоритм спектрального зондування для когнітивного радіо в радіосистемі 6G. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 66(5), 271–280. https://doi.org/10.20535/S0021347023050023

Номер

Розділ

Оригінальні статті